Выпуск 316

Аннотация

М. Ю. Зубков
ООО «ЗапСибГЦ»
А. А. Митченко
ООО «Сибгеопроект»

ПРИЧИНЫ ПОВЫШЕННЫХ УДЕЛЬНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СОПРОТИВЛЕНИЙ ИЗВЕСТНЯКОВ В ВОДОНОСНЫХ ИНТЕРВАЛАХ

Рассмотрены результаты литолого-петрофизических и геохимических исследований образцов известняков, отобранных из продуктивных и водоносных интервалов. Установлены основные различия в их петрофизических и геохимических свойствах. Проведено сопоставление геофизических разрезов продуктивной и водоносной скважин. Выявлены основные причины высоких УЭС водоносных интервалов в известняках. Сделано предположение, что «высокоомные» водоносные интервалы в известняках могли сформироваться в результате проявления в этих участках тектоногидротермальных процессов, приведших к расформированию существовавших углеводородных залежей, которые превратились в водоносные с высоким содержанием в их поровом пространстве малоподвижного вязкого нефтебитума, который формально может быть отнесен к остаточной нефти.
Ключевые слова: литолого-петрофизические, геохимические исследования, продуктивные и водоносные интервалы, гидротермальное воздействие.
Литература
1. Зубков М. Ю. Понятие «остаточная водонасыщенность» и возможность ее определения в лабораторных условиях // НТВ «Каротажник». Тверь: Изд. АИС. 2015. Вып. 7 (253). С. 63–78.
2. Зубков М. Ю. Битумы в составе верхнеюрских отложений Западной Сибири и их связь с гидротермальными процессами // Геология и минерально-сырьевые ресурсы Сибири. 2019. № 1 (37). С. 9–24.
3. Knutsen Carroll F. Definition of Water Table // Am. Assoc. Petrol. Geologists. 1954. Vol. 38. Pt. 2.

В. А. Велижанин, В. Г. Черменский, Т. Е. Меженская
ООО «НПП Энергия»

ВОЗМОЖНОСТЬ ОЦЕНКИ ПРОФИЛЯ СКВАЖИНЫ ПО ДАННЫМ ПЛОТНОСТНОГО ГАММА-ГАММА-КАРОТАЖА

Изложены теоретические основы определения профиля скважины по данным плотностного гамма-гамма-каротажа, выполненного аппаратурой в процессе бурения. Приведены практические примеры.
Ключевые слова: гамма-гамма-каротаж в процессе бурения, акустическая профилеметрия.
Литература
1. Гулин Ю. А. Гамма-гамма-метод исследования нефтяных скважин. М., Недра, 1975. 160 с.
2. Darwin V. Ellis, Julian M. Singer. Well Logging for Earth Scientists. Springer, 2007.
3. Wahl J. S., Tittman J., Johnstone C. W., Alger R. P. The Dual Spacing Formation Density Log. Jour. of Pet. Tech. 1964. V. 16. P. 1411–1416.

Г. Ф. Шайбекова, Г. Р. Вахитова
Башкирский государственный университет

ВОССТАНОВЛЕНИЕ ИНТЕРВАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Нейронные сети применяются для получения синтетических кривых в скважинах с отсутствием исходных измерений путем обучения на скважинах с качественными данными. Приведены результаты интерпретации и восстановления данных акустического и плотностного каротажей одного участка Рожковского месторождения, показан процесс синтезирования и восстановления данных акустического и плотностного каротажей в терригенных отложениях методом машинного обучения. Приводятся практические примеры и анализ результатов сопоставления расчетных и исходных петроупругих параметров.
Ключевые слова: интервальное время, акустический и плотностной каротажи, методы восстановления, инверсия сейсмических данных.
Литература
1. Вахитова Г. Р., Лысцева Т. С. Прогнозирование интервального времени акустического каротажа при ограниченности исходной информации // НТВ «Каротажник». Тверь: Изд. АИС. 2014. Вып. 9 (243). С. 15–19.
2. Вахитова Г. Р., Хайруллин А. Р. Прогноз петроупругих свойств горных пород на основе машинного обучения // НТВ «Каротажник». Тверь: Изд. АИС. 2020.Вып. 1 (301). С. 75–83.
3. Коваленко К. В. Система петрофизического обеспечения моделирования залежей нефти и газа на основе эффективной пористости гранулярных коллекторов. М.: Российский государственный университет нефти и газа им. И. М. Губкина, 2015. 358 с.
4. Лавренкова Н. В., Некрасова Т. В., Торопов А. С. Создание петрофизической основы для выполнения сейсмической инверсии – подготовка данных и моделирование упругих свойств // Сборник тезисов 2-й Балтийской школы-семинара, посвященной петрофизическому моделированию осадочных пород – Петромодель-2012. 27 с.
5. Создание методики петроупругого моделирования для прогноза литологии и коллекторских свойств карбонатных отложений Западно-Хоседаюского месторождения. М.: Российский государственный университет нефти и газа им. И. М. Губкина, 2018.
6. Ферцев А. А. Ускорение обучения нейронной сети для распознавания изображений с помощью технологии NVIDIACUDA. Саранск: Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарева, 2012. С. 183–191.
7. Черепанов Е. А. Методическое описание обработки и интерпретации данных геофизических исследований скважин с целью построения сейсмологических моделей терригенных отложений Западной Сибири. Тюмень: Тюменский индустриальный университет, 2018. 132 с.
8. Faust L. Y. Seismic Velocity as a Function of Depth and Geologic Time // Geophysics. 1951. V. 16. P. 192–206.
9. Gardner G. H. F., Gardner L. W., Gregory A. R. Formation Velocity and Density – the Diagnostic Basics for Stratigraphic Traps // Geophysics. 1974. V. 39. P. 770–780.
10. Gary Mavko, Tapan Mukerji, Jack Dvorkin. The Rock Physics Handbook: Tools for Seismic Analysis in Porous Media. Cambridge University Press, 2009. 329 p.

А. В. Акиньшин
ООО «Тюменский нефтяной научный центр»,
Тюменский индустриальный университет
Д. Б. Родивилов, А. Р. Уразаева
ООО «Тюменский нефтяной научный центр»

АНАЛИЗ ФОТОГРАФИЙ КАК НОВЫЙ МЕТОД РАБОТЫ С ИСТОРИЧЕСКИМ КЕРНОВЫМ МАТЕРИАЛОМ

Представлен новый способ увязки керна по результатам анализа фотографий, позволяющий оперативно провести корректную увязку исторического массива данных с неполным или частичным выносом керна. Увязка производится путем сопоставления кривых гамма-каротажа и коэффициента слоистой глинистости, рассчитанного по результатам обработки фотографий. Повышенная точность увязки керна позволяет расширить объем статистических выборок, необходимых для разработки петрофизических моделей.
Ключевые слова: фотографии керна, анализ, увязка, слоистая глинистость, автоматизация интерпретации данных ГИС.
Литература
1. Акиньшин А. В., Акманаев А. Р. Определение доли непроницаемых прослоев и включений на керне для обоснования петрофизических алгоритмов интерпретации // Достижения и перспективы естественных и технических наук: материалы I Международной научно-практической конференции. Ставрополь: Центр научного знания «Логос», 2012. C. 217–221.
2. Акиньшин А. В. Метод определения площади текстурных компонентов на фотографиях керна текстурно-неоднородной горной породы // Нефтяное хозяйство. 2016. № 1. С. 28–31.
3. Акиньшин А. В. TextureRock. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2015613820, 26.03.2015. Заявка № 2015610810 от 16.02.2015.
4. Алтунин А. Е., Мальшаков А. В., Семухин М. В., Ядрышникова О. А. Методы компьютерной обработки фотографий керна при изучении коллекторских свойств продуктивных пластов // Нефтяное хозяйство. 2013. № 11. С. 12–16.
5. Пошибаев В. В., Коновальцева Е. С., Омельченко О. В., Кузнецов А. С. Литологические исследования керна на современных программно-аппаратных комплексах / РГУ нефти и газа имени И. М. Губкина // http://av.disus.ru/programma/1718259-1-laboratoriya-pervichnoy-obrabotki-kerna-laboratoriya-strukturno-veschestvennogo-modelirovaniya-porod-kollektorov-aktualnost-sovremennih-lit.php
6. Семенов В. В., Патваканян Е. Р. Чухланцев С. А. Применение методов продольного профилирования для выделения терригенных коллекторов в сложнопостроенных залежах и оценки их свойств // Нефтяное хозяйство. 2002. № 6. С. 19–22.
7. Abashkin V. V., Seleznev I. A., Chertova A. A., Istomin S. B. et al. Quantitative Analysis of Whole Core Photos for Continental Oilfield of Western Siberia. Paper Presented at the SPE Russian Petroleum Technology Conference. SPE-202017-MS. Virtual, October 2020 // https://doi.org/10.2118/202017-MS.

О. Л. Кузнецов
Государственный университет «Дубна»
В. В. Дрягин
Институт геофизики УрО РАН, НПФ «Интенсоник»

КАРОТАЖ АКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ ПРИ ВОЛНОВОМ ВОЗДЕЙСТВИИ НА ГОРНЫЕ ПОРОДЫ

Рассмотрены принципы, элементы физических основ и технологических решений, положенных в основу нового метода геофизических исследований скважин для изучения месторождений углеводородного сырья. Представлены результаты петрофизических исследований процессов возникновения и эволюции акустической эмиссии (АЭ) на образцах керна, а также in situ в условиях глубоких скважин. Показано, что спектры колебаний АЭ имеют специфические образы для каждого типа породы. Разработанный метод каротажа является надежным и оперативным источником информации о фильтрационно-емкостных свойствах (ФЕС) и характере флюида, насыщающего горные породы, а также применим для стимулирования добычи углеводородов.
Ключевые слова: акустическая эмиссия, акустическое воздействие, каротаж–воздействие–каротаж.
Литература
1. Беляков А. С., Гамбурцев А.Г., Лавров В. С., Николаев А. В., Приваловский Н. К. Инициирующие вибровоздействия и сейсмическая эмиссия горных пород // ДАН. Физика земли. 1996. № 2. С. 68–74.
2. Гвизд П., Дрягин В. В. и др. Скважинный акустический излучатель. Патент РФ № 2674165 от 29.01.2018.
3. Дрягин В. В., Кузнецов О. Л., Стародубцев А. А., Рок В. Е. Поиск углеводородов методом вызванной сейсмоакустической эмиссии в скважинах // Акустический журнал. 2005. № 51. Прил. 1. С. 66–73.
4. Дрягин В. В. Сейсмоакустическая эмиссия нефтепродуктивного пласта // Акустический журнал. 2013. Т. 59. № 6. С. 744–751.
5. Дрягин В. В. Способ определения характера насыщенности коллектора. Патент РФ № 2187636 от 21.02.2001.
6. Дрягин В. В., Гвизд П. Способ акустического воздействия на скважину. Патент РФ № 2699421 от 06.09.2019.
7. Дрягин В. В. Использование вызванной акустической эмиссии коллекторов для обнаружения и извлечения углеводородов // Георесурсы. 2018. Т. 20. № 3. Ч. 2. С. 246–260. https://doi.org/10.18599/grs.2018.3.246-260
8. Карус Е. В., Сургучев М. Л., Кузнецов О. Л. и др. Эффект акустического воздействия на тепломассообмен в насыщенных пористых и коллоидных средах // Доклады АН СССР. 1974. Т. 218. № 6. С. 1343–1345.
9. Кузнецов О. Л., Чиркин И. А., Дыбленко В. П., Арутюнов С. Л. и др. Закономерность изменения параметров сейсмоАЭ горных пород при физическом воздействии // Международная ассоциация авторов научных открытий РАЕН. Описание и формула научного открытия. Диплом № 508, 2018.
10. Кузнецов О. Л., Дыбленко В. П., Чиркин И. А., Шарифуллин Р. Я., Волков А. В. Особенности аккумулирования энергии механических напряжений и аномальное сейсмоакустическое излучение в нефтегазоносных породах // Геофизика. 2007. № 6. С. 8–15.
11. Митрофанов В. П., Дзюбенко А. И., Нечаева Н. Ю., Дрягин В. В. Результаты промысловых испытаний акустического воздействия на призабойную зону пласта // Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений. 1998. № 10. С. 29–35.
12. Мерсон М., Митрофанов В., Сафин Д. Возможности ультразвука в нефтедобыче // Нефть России. 1999. № 1. С. 17–23.
13. Мирзаджанзаде А. Х., Кузнецов О. Л., Степанова Г. С., Петросян Л. Г. и др. Эффект изменения давления насыщения пластовых жидкостей при акустическом воздействии // Нефтяное хозяйство. 1974. № 2. С. 42–48.
14. Николаев С. А., Овчинников М. Н. Генерация звука фильтрационным потоком в пористых средах // Акустический журнал. 1992. Т. 38. № 1. С. 114–118.
15. О перспективах использования физических полей для целенаправленного изменения параметров пластов в условиях скважины при поисках и разведке месторождений нефти и газа. Геоакустические исследования в скважинах. М.: Труды ВНИИЯГГ, 1974. Вып. 18. С. 5–16.
16. Печков А. А., Кузнецов О. Л., Дрягин В. В. Способ акустического воздействия на призабойную зону продуктивного пласта. Патент РФ № 2026969 от 20.01.1995.
17. Сергеев Л. А., Кузнецов О. Л., Шимелевич Ю. С. Способ определения местоположения водонефтяного и газоводяного контактов в обсаженной скважине / А. с. 197200 СССР. Заявитель Ин-т геологии, разраб. горюч. ископаемых Министерства нефтедобывающей промышленности и АН СССР. Заявл. 15.09.65. Опубл. 31.05.1967. Бюл. № 12.
18. Черский Н. В., Царев В. П., Коновалов В. М., Кузнецов О. Л. Влияние ультразвуковых полей на проницаемость горных пород при фильтрации воды // Доклады Академии наук СССР. 1977. Т. 232. № 1. С. 201–204.
19. Pechkov A. A., Kouznetsov O. L., Dryagin V. V. Acoustic Flow Stimulation Method and Apparatus. United States Patent № 5184678. 1993.

И. В. Гринев, А. Б. Королев, В. Н. Ситников
ООО «Нефтегазгеофизика»
А. О. Романенков
Тверской государственный университет

КОМПЛЕКСНАЯ МОДЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ СКВАЖИН МАГНИТОМЕТРИЧЕСКИМИ ИНКЛИНОМЕТРАМИ

С помощью формализации показано, что рассматриваемый комплекс должен включать в себя модели инклинометра, глубиномера, среды (гравитационного и геомагнитного полей), оси ствола скважины и режима эксплуатации инклинометра. Приведенная формальная модель может быть использована при построении математической модели для численных расчетов влияния на точность навигации оси ствола скважины многочисленных погрешностей, встречающихся в инклинометрии.
Ключевые слова: инклинометр, глубиномер, модель, метод Монте-Карло.
Литература
1. Методы Монте-Карло в физике и геофизике: сборник статей под ред. И. Г. Дядькина. Уфа: Издательство Башкирского госуниверситета, 1973. 321 с.
2. Bang J., Torkildsen T., Haarstad I. A General Error Model for Borehole Positioning Analysis // IKU report 32.0871.00/01/96. 1996. P. 1–33.
3. Williamson H. S. Accuracy Prediction for Directional Measurement while Drilling // SPE Drilling & Completion. 2000. V. 15. No. 4. P. 221–233.
4. Wolff C. J. M., de Wardt J. P. Borehole Position Uncertainty – Analysis of Measuring Methods and Derivation of Systematic Error Model // SPE Journal of Petroleum Technology. 1981. V. 33 (12). P. 2339–2350.